[SW 품질컨설팅] AIoT (지능형 IoT) 의 국내외 발전 동향 및 AIoT 품질 구현

AIoT (지능형 IoT) 의 국내외 발전 동향 및 AIoT 품질 구현

1. 배경

 2021년 6월 맥킨지&컴퍼니(McKinsey & Company)는 “The Top Trends in Tech”[1] 보고서에서 차세대 프로세스 자동화(Next-level process automation), 프로세스 가상화(Process virtualization), 연결의 미래(Future of connectivity), 분산 인프라(Distributed infrastructure), 차세대 컴퓨팅(Next-generation computing), 응용 인공지능(Applied AI), 프로그래밍의 미래(Future of programming), 트러스트 아키텍처(Trust architecture), 바이오 혁명(Bio Revolution), 차세대 재료(Next-generation materials), 청정기술의 미래(Future of clean technologies) 등을 10대 분야 미래 기술로 분석하여 제시하였다. KISTEP 2021 [2] 에 의하면 이 중 차세대 프로세스 자동화, 프로세스 가상화, 연결의 미래, 분산 인프라, 인공지능의 응용 및 활용 부문의 기반 기술 중의 하나가 지능형 IoT(Artificial Intelligence of Things: AIoT)이다.

지능형 IoT는 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI)이 결합한 것으로, 네트워크 발전에 따른 사물의 기하급수적 연결촉진(1단계: 연결형(connectivity))과 인공지능의 고도화를 배경으로, 기존의 상황 인지, 단순한 원격측정·제어, 미래예측(2단계: 지능형(intelligence))뿐만 아니라 자율적인 ‘자율 판단’, ‘자율 제어’까지 가능한 3단계 자율형(autonomy) 단계로 도약하고 있다. 지능형 사물인터넷(AIoT)의 발전으로 다양한 ICT(인공지능, 빅데이터, 5G 등) 분야와의 융합은 우리 삶을 바꾸고 다양한 산업의 생산성을 개선해 나가고 있다. 국내에서는 2021년 과학기술정통부 주관 디지털 뉴딜의 일환으로 ‘내 삶을 바꾸는 지능형 사물인터넷(AIoT) 5대 전략분야 대표(플래그십) 7대 과제(프로젝트)’ 를 본격 추진하고 있다. [3]

[그림 1] AIoT 기술발전 전망

* 정보통신기획평가원 2020 [4], 218면에서 그림 인용

이 글에서는 지능형 사물인터넷(이하, AIoT로 기술함) 적용/확산 측면에서의 AIoT 국내/외 동향분석과 기술 관점의 요구사항 및 AIoT 서비스 적용 분야를 정리하고, AIoT 구축 시의 품질 측면에서 고려할 사항과 관련 사업의 품질컨설팅 경험 사례를 제시하고자 한다.

2. 국내/외 동향 분석

2.1. 해외 동향

정보통신기획평가원 2020 [4]에 따르면 2020년 미국 정보기술혁신재단(ITIF)은 코로나19 대응 스마트 시티 프로그램과 국가 사물인터넷 전략을 마련하였다. 중국은 첨단기술 육성계획을 통해 IoT 등 4차 산업혁명 핵심 기술에 2025년까지 10조 위안(약 1,730조원)을 투자할 계획을 발표하였다. 유럽은 5G, IoT 등을 바탕으로 하는 디지털 혁신 솔루션 개발을 촉진하고, 기업과 사회 전반에 걸친 정책 프레임워크를 발표하였다. 일본은 IoT, 로봇 등의 혁신 기술을 이용한 제조 및 서비스 생산성 향상을 추구하고, 안전한 사회 인프라 정비를 촉진하였다.

[표 1] 주요국 AIoT 정책 변화

*이정구 2021 [5] 재인용; 정보통신기획평가원 2020 [4]

2.2. 국내 동향

우리나라는 2021년 과학기술정통부 주관 디지털 뉴딜의 일환으로 국민 체감 성과를 창출하고 선도적 서비스 모델을 발굴하기 위하여 ‘내 삶을 바꾸는 지능형 사물인터넷(AIoT) 5대 전략분야 대표(플래그십) 7대 과제(프로젝트)’ 를 본격 추진하고 있다. [3]

[표 2] 한국 AIoT R&D 전략

*이정구 2021 [5] 재인용; 정보통신기획평가원 2020 [4]

[표 3] AIoT 지원 분야

*과학기술정보통신부 2022 [6] 재구성

2.3. AIoT 발전 방향

정보통신기획평가원 2020 [4], 이정구 2021 [5] 는 기술 차원에서 AIoT는 자율형 기술로, 서비스 차원에서는 사람의 개입이 최소화하는 서비스 형태로 발전할 것으로 예상하였다.

[표 4] AIoT 발전 방향

*이정구 2021 [5] 재인용; 정보통신기획평가원 2020 [4]

3. AIoT 기술적 요구사항

조영빈 2021 [7], Sethi & Sarangi 2017 [8] 에 의하면 AIoT의 아키텍처는 크게 지각 계층(Perception layer), 네트워크 계층(Network layer), 응용 계층(Application layer)의 3계층으로 나뉘어진다.  

[그림 3] AIoT 기술 아키텍처

*이정구 2021 [5] 재인용; Tuya Smart and Gartner 2021 [9]

AIoT 도입 시 고려해야 하는 기술적 한계와 요구 사항은 다음과 같다. 

문제의 종류개요
1. 운영 리스크 문제IoT 도입 후 복잡해진 시스템으로 인해 긴급 상황에서 대처가 늦어지는 운영 리스크가 발생할 수 있다.
2. 데이터 단절 혹은 전송 지연 문제여러 IoT 디바이스에서 데이터를 전송하며 단절 혹은 지연이 발생할 수 있다.
3. 통신 비용 문제개별 IoT 디바이스와 직접 통신하며 많은 양의 데이터가 전송되고, 지속적으로 통신 비용이 발생한다. 
4. 여러 디바이스의 통합 문제IoT 기술 서비스별로 다양한 요구사항을 통합해야 하므로 전체 시스템 비용이 상승할 수 있다.
5. 보안 문제IoT 사이버 해킹 등의 문제가 발생할 수 있다.이를 위한 IoT 보안 기술로 망은닉 기술, 고신뢰 VPN 터널링 기술, 등 세이프 네트워크 기술이 제안되고 있다. [10] [11]
*조영빈 2021 [7] 재구성

4. AIoT 서비스 및 기술 적용 분야

조영빈 2021 [7]에 의하면 AIoT 서비스 기술 별로 개발할 수 있는 사업 영역은 분석하였다. 사업 영역을 개인, 기업, 정부 영역으로 구분하면 다음 그림과 같다. 각 영역을 융합하여 새로운 융합 서비스 및 연관 서비스를 발굴할 수도 있다.

[그림 4] AIoT 서비스 기술 및 서비스 사업 영역

*조영빈 2021 [7]에서 재인용

4.1. AIoT 기술 개발 동향

국내외 AIoT의 서비스 및 플랫폼 개발 동향을 정리하면 아래와 같다.

[표 5] 국내외 AIoT 서비스 및 플랫폼 개발 동향

*이정구 2021 [5]에서 재인용, 홍정하 외. 2021 [12], 정보통신기획평가원 2020 [4]

4.2. 산업별 AIoT 적용 분야

조영빈 2021 [7]에 의하면 산업별 AIoT 적용 동향은 다음과 같다. 

분야개요
스마트홈 분야AIoT 기술을 활용한 지능형 스마트홈 서비스.예)- 욕실의 습도 정보를 기반으로 한 환풍기 작동 조정- 습도, 악취 정보 등을 기반으로 자외선 살균 기능 작동 – 가스밸브 자동 잠금 등
물류/유통 분야주문 정보를 서버에 전송하고, 주문 정보를 인지하여 무인 이동 시스템을 작동시키며, 제품의 태그(Tag) 정보로 재고 변화를 확인, 관리하는 일련의 서비스.예) 무인택배함 시스템
헬스케어 분야HIS(Hospital Information System);AIoMT(Artificial Intelligence of Medical Things);스마트워치를 활용한 환자 정보 모니터링 등.
공공 분야스마트 홍수 관제 시스템; 초정밀 위성항법시스템(RTK-GNSS); BIS(Bus Information System) 등.

[그림 5] 스마트홈 AIoT 사례 개념도

*이미지: 삼성물산; 허지윤 2020 [13]

[그림 6] 무인택배함 시스템 

*선연수 2020 [14]

그 밖에도 우리나라에서는 2021년 과학기술정통부 주관 디지털 뉴딜의 일환으로 개인ㆍ소상공인 분야 지능형 실내 공기질 관리 시스템, 디지털 건강관리 분야 지능형 IoT 기반 가상ㆍ증강현실 재활치료 시스템, 물류ㆍ교통 분야 지능형 IoT 통합 저온유통시스템, 제조 분야 중소장비 예측정비 서비스 등의 과제를 추진 중에 있다. [3]

5. AIoT의 품질관리

ICT 유망기술을 융합한 AIoT의 제품∙서비스의 품질제고 및 완성도 제고를 위한 AIoT 서비스구축 시 관련 기술 영역의 주요 기술 동향, 이슈를 파악하고, 그에 따른 품질관리 요소 등의 고려사항과 품질점검 체크리스트 등이 필요하게 된다. 이에 AIoT 구축 사업의 품질관리 지원 컨설팅 경험 사례를 제시하고자 한다.

5.1. AIoT 기술 영역별 품질관리 고려사항

AIoT 기술 영역별 품질관리 포인트로는 인공지능, IoT디바이스(센서), 네트워크, 플랫폼, 서비스, 보안 등을 고려한 품질관리가 필요하다. 

첫째, AI(인공지능)는 서비스 모델 및 품질목표, 수집된 데이터에 대한 품질 및 모델 정확성에 대한 확인과 서비스 적용을 통한 AI 활용성에 대한 품질관리 요소를 고려해야 한다.

둘째, IoT디바이스(센서)는 동적조건에서의 전력소비, 기능테스트, 환경테스트, 호환성 테스트 및 IoT디바이스 관련 표준 준수 여부의 품질관리 요소를 고려해야 한다.

셋째, 네트워크는 다양한 프로토콜에서의 기능성 및 연결성 확인, 에지(Edge) 및 게이트웨이에 대한 EMI/기타 잡음, 간섭 테스트, 성능, 데이터 복구 검사의 품질관리 요소를 고려해야 한다. 

넷째, 플랫폼은 크로스 도메인을 위한 시맨틱 플랫폼 상호운용성, 사물데이터 표준 태킹 기술 표준 준수 여부, 플랫폼 디스플레이에서의 UI/UX 일관성에 대판 품질관리 요소를 고려한다.

다섯째, 서비스 및 보안은 데이터 무결성, 통합/사용성/보안성 테스트, 데이터 보호 및 암호화, 로컬 및 클라우드의 스토리지 데이터 보안, 개인정보 보안의 품질관리 요소를 고려해야 한다.

5.2. 품질 체크리스트

아래는 AIoT 구축 수행의 기술 수준과 개발 품질역량에 대한 영역별 점검항목의 진단을 수행하기 위한 체크리스트 사례이다.

[표 6] AIoT 영역별 점검항목

©CSLEE

6. 결론

센서들을 네트워크로 연결하면서 시작된 사물인터넷(IoT)는 과거 하드웨어 중심에서 인공지능(AI)와 머신러닝(Machine Learning) 기술이 결합된 지능형 IoT로 발전해가고 있다. 본 고에서 제시한 품질관리 고려사항을 기반으로 다수의 중소기업 AIoT 구축 사업의 품질관리를 지원해본 결과 IoT와 관련한 기술역량은 높은 반면 인공지능(AI)과 융합하여 수집된 데이터를 기반으로 기계학습을 통해 지능적으로 분석되기 위한 구축 기술역량이 낮고, 구축 기간이 짧아 일정 규모의 데이터 수집을 통한 알고리즘 정확도 및 AI 성능 유효성 검증이 미흡하여 신뢰성 있는 지능형 IoT 구축에 어려움을 확인했다. 이를 위해 정부의 AI 기술인력 양성 지원과 수요처와의 유기적으로 연계된 구축 사업이 수행되도록 체계적이고 효율적인 정책적 지원을 통해 AIoT 산업 진흥이 추진되기를 기대해본다.


[참고 문헌]

[1] McKinsey & Company, The Top Trends in Tech, 2021.6.  https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Digital/Our%20Insights/The%20top%20trends%20in%20tech%20final/Top-trends-in-tech-executive-summary-6-24-21

[2] KISTEP, “향후 10년 미래변화를 이끌 혁신기술 동향 분석”, KISTEP 정책 브리프 2021-11호, 2021. 8. 23 https://www.kistep.re.kr/board.es?mid=a10306060000&bid=0031&list_no=42296&act=view 

[3] 과학기술정보통신부, 지능형 사물인터넷 적용 확산 대표 7대 과제 본격 추진, 보도자료, 2021.7.27. https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=user&mId=113&mPid=112&pageIndex=3&bbsSeqNo=94&nttSeqNo=3180533&searchOpt=ALL&searchTxt= 

[4] 정보통신기획평가원(IITP), 2020년도 ICT RnD 기술로드맵 2025 보고서 – 2. 통신전파 보고서, 2020.12.16, https://www.iitp.kr/kr/1/knowledge/openReference/view.it?ArticleIdx=5239&count=true;

https://www.iitp.kr/resources/file/201217/2.%ed%86%b5%ec%8b%a0%ec%a0%84%ed%8c%8c%eb%b3%b4%ea%b3%a0%ec%84%9c.pdf

[5] 이정구, 지능형 IoT 기술개발 동향, 주간기술동향, 한국정보통신기술협회, 2021.12.15. https://www.itfind.or.kr/publication/regular/weeklytrend/weekly/view.do?boardParam1=8256&boardParam2=8256 

[6] 과학기술정보통신부, 지능형 사물인터넷 기반의 국민안전 및 편의지원 성과보고회, 2022.2. https://www.msit.go.kr/bbs/view.do;jsessionid=hlREJgvyBxe7dq_0S1TIAqDSFZxqUj6yx8OYqt8K.AP_msit_1?sCode=user&mPid=112&mId=113&bbsSeqNo=94&nttSeqNo=3181412

[7] 조영빈, 지능형 사물인터넷 산업 동향, 정보통신기획평가원, 주간기술동향, 2021.11.24,  https://www.itfind.or.kr/publication/regular/weeklytrend/weekly/view.do?boardParam1=8244&boardParam2=8244 

[8] Pallavi Sethi, Smruti R. Sarangi, “Internet of Things: Architectures, Protocols, and Applications,” Journal of Electrical and Computer Engineering, Vol.2017, 2017, Article ID 9324035, pp.25.

[9]  Tuya Smart and Gartner, “2021 Global AIoT Developers Ecosystem White Paper” , 2020.12. https://www.iotjournaal.nl/wp-content/uploads/2021/01/AI-IoT-Ecosystem-Whitepaper.pdf 

[10] 김현지, 서화정, “IoT 보안 위협에 대한 딥러닝 기반의 탐지 동향”, 한국정보처리학회: 학술대회논문집, 2020, pp.862-865.

[11] 송종태, 노성기, 박혜숙, 박종대, 김상기, “세이프 네트워크 기술”, ETRI, 전자통신동향분석, Vol.28, No.6, 2013, pp.28-36.

[12] 홍정하 외., “지능형을 넘어 자율형으로 진화하는 사물인터넷”, 한국전자통신연구원, ETRI Insight, 표준화 동향 2021-1호, 2021.10.27, https://library.etri.re.kr/service/rsch/issue-report/down.htm?view=open&id=895

[13] 허지윤, “주거공간에 ‘사물인터넷+인공지능’ 플랫폼 결합 ‘스마트홈’으로”, 조선비즈, 2020.4.28, https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/04/27/2020042703074.html 

[14] 선연수, IoT 서비스 산업별 특화 기술과 적용 사례, 테크월드, 2020.5.11, http://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=96176


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